Pandas如何用重复的键替换行中的NaN
基础概念
Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。NaN（Not a Number）是Pandas中表示缺失值的一种方式。当数据集中存在缺失值时，可以使用各种方法进行处理，其中之一就是使用重复的键替换行中的NaN。
相关优势
- 灵活性：Pandas提供了多种处理缺失值的方法，可以根据具体需求选择合适的方式。
- 高效性：Pandas底层使用Cython进行优化，处理大规模数据集时效率较高。
- 易用性：Pandas的API设计简洁直观，易于上手。
类型
处理NaN的方法有很多种，包括：
- 删除含有NaN的行或列
- 填充NaN值
- 使用插值方法填充NaN值
- 使用重复的键替换NaN值
应用场景
在数据分析过程中，经常会遇到数据缺失的情况。例如，在处理用户行为数据时，某些用户可能没有完成所有步骤，导致某些字段缺失。此时，可以使用重复的键替换NaN值，以确保数据的完整性和一致性。
示例代码
假设我们有一个DataFrame，其中包含重复的键和NaN值：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'key': ['A', 'B', 'A', 'C'],
'value1': [1, 2, np.nan, 4],
'value2': [np.nan, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)输出：
key value1 value2
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 6.0
2 A NaN 7.0
3 C 4.0 8.0我们可以使用groupby和transform方法，结合first函数来替换NaN值：
df['value1'] = df.groupby('key')['value1'].transform('first')
df['value2'] = df.groupby('key')['value2'].transform('first')
print(df)输出：
key value1 value2
0 A 1.0 7.0
1 B 2.0 6.0
2 A 1.0 7.0
3 C 4.0 8.0参考链接
通过这种方法，我们可以有效地处理数据集中的NaN值，确保数据的完整性和一致性。
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2回答
在Pandas中执行连接
、、、
我熟悉在熊猫中表演joind。
pd.merge(A,B,on='key',how='inner')
但是我该如何用pandas为这3个给定的连接编写查询，因为它们需要一个IF NULL
浏览 0提问于2017-11-22得票数 3
这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' : [1, 2, 3, 4]})
df.query('A.str.len() != 3')
但是，我得到了以下错误
Ty
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
回答已采纳
我已经将一个csv文件读入到Python中，它包含许多值为\N的对象。我需要用'NaN‘替换所有这些实例。 我已经正确读取了文件，但在尝试替换\Ns时出现错误。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'file.csv')
df.replace('\N', 'NaN')
File "<ipython-input-63-a631ab1f5217>", line 3
df.replace('\N', 'NaN')
浏览 34提问于2019-10-11得票数 0
1回答
我刚接触pandas，我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id，对于那些丢失的id，我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
浏览 9提问于2020-05-11得票数 1
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1回答
我有这两份资料：
DF1=
Inflow
0 9810998109
1 5591255912
2 7394273942
3 7866678666
4 1820118202
5 9812198109
6 9810998101
7 4304043040
8 9810998121
DF2=
Inflow mi_to_zcta5
0 3371433756 11.469054
1 1790118201 24.882142
我想做一个操作，在这个操作中，我可以根据“流入”列合并这两个数据格式。有点像尝试用近似匹配重新创建VLookUp Excel函数(如
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
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如何用随机的0和1替换pandas数据帧中的NaN值？ df.fillna(random.randint(0,1)) 似乎在某些列中用全1或全0填充NaN
浏览 31提问于2020-11-20得票数 0
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当pandas.DataFrame中有一个重复的列时，谁能帮助解释为什么我在某些操作中会出现错误，而在其他操作中没有错误。
最小、可重复的示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'b'])
如果我尝试将一个列表插入到column 'a'中，就会得到一个关于维度错误匹配的错误：
df.loc[:, 'a'] = list(range(5))
Traceback (most recent call last):
...
ValueErro
浏览 1提问于2020-12-11得票数 7
我有一个具有多次出现特定值的pandas数据框。我希望删除所有重复的值或替换为NaN，并最终获得具有任意数量的唯一值的列的名称。Pandas drop_duplicates函数只删除有重复值的行，但我想删除数据框中的值/单元格。对此有解决方案吗？
根据下面的输入数据帧，除了列"02“的第一行之外的所有值在数据帧中都有重复出现，所以列"02”就是我想要的。如果问题不清楚，请告诉我。谢谢。
DF: 02 03:10 03:02 03:02:09 0 6716 45355 45355 45355 1 4047 4047 7411
浏览 56提问于2019-04-02得票数 1
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我试图根据列中的条件在DataFrame中重复行值。如果列中的值更改为1，那么我想重复A、B和C列中的值，直到下一个更改= 1为止。
index = pandas.date_range('20000131', periods=5)
columns = ['A', 'B', 'C', 'Change']
data = {'A': pandas.Series([False, True, False, True, False], index=index)
, 'B': panda
浏览 1提问于2014-06-14得票数 3
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我使用的是pandas (0.20.3)和python 3.5.3
我有这样的错误
mysql.connector.errors.ProgrammingError: 1054 (42S22): Unknown column 'nan' in 'field list'
我想这是因为mysql不把‘as’理解为mull。
根据这个
该问题已在pandas 0.15.0中修复
然而，我仍然有这个错误。我的电线有问题吗？？
或者我应该在哪里修复？？
stocksDf = pd.read_csv('companys.csv', names=['na
浏览 0提问于2017-07-30得票数 5
我正在将一些csv数据导入到Pandas DataFrame中(用Python)。一个系列是指所有的数值。然而，它也包含一些虚假的"$-“元素，表示为字符串。这些都是从以前的格式中遗留下来的。如果我只是导入该系列，Pandas将其报告为一系列的“object”。
用零替换这些"$-“字符串的最佳方法是什么？或者更广泛地说，我如何用数值替换一个系列(主要是数字)中的所有字符串，并将序列转换为浮点类型？
史蒂夫
浏览 2提问于2015-10-30得票数 5
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DataFrame的groupby支持按表中列的列表进行分组，例如：
from pandas import DataFrame as DF
data2 = [{'a':{'x':1,'y':2},'b':2, 'x0':1},{'a':{'x':3,'y':4},'b':4, 'x0':3},{'a':{'x':1,'y':6},'b':6, 'x0':1
浏览 2提问于2019-01-26得票数 0
我想要查找包含pandas数据框中除NaN以外的所有非重复项的列。
x y z
a 1 2 A
b 2 2 B
c NaN 3 D
d 4 NaN NaN
e NaN NaN NaN
列"x“和"z”具有除NaN之外的非重复值，因此我希望将它们挑选出来并创建一个新的数据框。
浏览 16提问于2020-05-14得票数 1
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如何用1替换pandas dataframe中的所有非NaN值，而不使用NaN值呢？几乎就是我想要的。问题是它还会使NaN的值为0。然后我必须将它们重置为NaN。
我想要这个
a b
0 NaN QQQ
1 AAA NaN
2 NaN BBB
成为这样的人
a b
0 NaN 1
1 1 NaN
2 NaN 1
这段代码几乎就是我想要的
newdf = df.notnull().astype('int')
上面的代码做到了这一点
a b
0 0 1
1 1 0
2 0 1
浏览 18提问于2020-02-27得票数 2
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数据可以在这里找到https://github.com/dqc002/Learning/blob/main/Data%20gathered.csv 我正在尝试从另一个列的值创建另一个列基，但它给出了一个错误 KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-4bdbdff831dc> in <module>
14
15
---> 16 data['STATUS'] = data['
浏览 9提问于2021-04-29得票数 0
我有一个名为Merged的Pandas，它有一个名为RegimentalNumber的属性。
我使用Pandas.Dataframe.duplicated()方法从这个数据中检索副本，如下所示：
In [16]: Merged[Merged.RegimentalNumber.duplicated() == True]
但是，结果似乎还包括作为重复的RegimentalNumber的缺失值。
duplicated()方法是否使用标志或参数将缺失的值排除为重复值？我查看了这个方法的，但是找不到这样的标志。
当然，我可以简单地排除如下所缺少的值：
In [17]: duplicates = Merg
浏览 4提问于2016-04-26得票数 5
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2回答
我正在尝试将一个具有多个重复值的列()转换为一个为每个唯一值有一个列的数据格式，并且行计数相同大小重复顺序发生的次数。
想象一下一支运动队的结果(赢、平、输)。
results = np.array (['w', 'w', 'l', 'l', 'd', 'w', 'l', 'l', 'd', 'd', 'w' , 'w', 'w', 'w', 'l',
浏览 8提问于2020-08-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含3个序列和一个时间轴的pandas时间序列对象。我想训练一个带有时间窗口的神经网络，因此我需要创建一个由不同移位的重复pandas列组成的矩阵。我可以用pandas.concat手动完成，但这样做需要很长时间，而且灵活性也不高。我现在尝试的是：
# Make 40 columns with the original dataframe first column and
# make 20 columns with the original dataframe second column
param_array = pandas.DataFrame()
for i in range(
浏览 3提问于2015-06-04得票数 4
5回答
向pandas.DataFrame对象添加一行的简单任务似乎很难完成。有3个与此相关的堆栈溢出问题，没有一个给出有效的答案。
这就是我想要做的。我有一个DataFrame，我已经知道它的形状以及行和列的名称。
>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
>>> df
a b c d
x NaN NaN NaN
浏览 3提问于2013-06-14得票数 157
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4回答
熊猫Lambda功能的南支持
、、、、
我试图在Pandas中编写一个lambda函数，检查Col1是否是Nan，如果是，则使用另一列的数据。我很难让代码(下面)正确编译/执行。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [7, 8, 9, 10]})
df2=df.apply(lambda x: x['Col2'] if x['Col1'].isnull() else x['Col1'], axis=1)
有没有
浏览 1提问于2017-05-19得票数 14
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有一个包含列名、学校和标记的pandas dataframme name school marks
tom HBS 55
tom HBS 55
tom HBS 14
mark HBS 28
mark HBS 19
lewis HBS 88 如何转置和转换成这样 name school marks_1 marks_2 marks_3
tom HBS 55 55 14
mark HBS 28 19
lewis HBS 88 尝试
浏览 119提问于2021-11-23得票数 2
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1回答
可复制数据
import pandas as pd
import numpy as np
cols1=['b','a','c','a']
data1=[0,0,0,0]
df1=pd.DataFrame([data1], columns= cols1)
df1
cols2=['b','a', 'd', 'a', 'e','f']
data2=[1,1,1,1,1,1]
df2=pd.DataFrame([data2], column
浏览 2提问于2022-06-23得票数 2
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我正在尝试删除电子邮件地址的重复值，只保留pandas数据帧列中的第一个原始值。然而，并不是所有的案例都有电子邮件地址，所以它们都有'NaN‘值。我需要根据不同的标准删除重复的NaN值。 现在，我希望保留与NaN相同的所有电子邮件地址，以及重复电子邮件地址的单个唯一副本。 例如，下面是pandas数据帧的样子： Email
email@email.com
NaN
NaN
email@email.com
test@test.org 我想删除所有重复的电子邮件地址，同时保留NaN值。因此，预期结果如下所示： Email
浏览 37提问于2019-04-30得票数 1
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我有一个熊猫DataFrame对象，名为xiv，它有一列int64体积测量。
In[]: xiv['Volume'].head(5)
Out[]:
0 252000
1 484000
2 62000
3 168000
4 232000
Name: Volume, dtype: int64
我读过其他文章(如和)，它们提出了以下解决方案。但是，当我使用这两种方法时，似乎并没有改变底层数据的dtype：
In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])
In[]
浏览 13提问于2016-10-17得票数 45
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1回答
从重复轴重新索引
、、
我有以下代码：
import pandas as pd
from pandas import datetime
from pandas import DataFrame as df
import matplotlib
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
TOKEN = "d0d2a3295349c625be6c0cbe23f9136221eb45ef"
con = fxcmpy.fxcmpy(access_token=TOKEN, l
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
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我正在尝试创建一个Pandas DataFrame，每一列都是单个股票的百分比变化，按日期编制索引。我很难接受百分比变化，将其添加到空的DataFrame中，并将该列命名为股票符号。
import pandas as pd
import pandas.io.data as web
from pandas import Series, DataFrame
stocks = {'xom': '2014-01-01', 'dvn': '2013-01-01', 'aapl': '2013-01-01'}
浏览 4提问于2015-08-12得票数 2
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4回答
我有熊猫的数据
df = pandas.DataFrame({
"n": ["a", "b", "c", "a", "b", "x"],
"t": [0, 0, 0, 1, 1, 1],
"v": [10,20,30,40,50,60]
})
如何用缺失的值填充，使列t的每个值在n列中都有相同的条目？也就是说，每个t值都应该有a, b, c, x的条目，如果缺少这些条目，记录为NaN：
n
浏览 8提问于2017-03-24得票数 3
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我有一个由列的地址字段组成的pandas数据帧。我的问题是，在两列之间，我的行中有重复的单元格值。有没有人知道，当在两列之间发现重复时，我如何有条件地更改一列的值？理想情况下，我希望保留一个值，并将另一个值设置为np.nan。
下面是一个测试用例：
import pandas as pd
test = pd.read_json('{"housename":{"16":null,"17":null,"18":null},"name":{"16":"Shoecare","
浏览 1提问于2018-08-17得票数 1
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我可能走错路了。我正在寻找大约100家英国医院的邮政编码。我有一个电子表格(all_all)在英国的医院/诊所/等的总数(14,000)和他们的地址和邮政编码。
在这100家医院中，我每年都有一个手术活动的数据(脊柱)，医院名称重复了2817行。
spine.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2818 entries, 0 to 2817
Data columns (total 7 columns):
index_col 2818 non-null float64
fyea
浏览 1提问于2019-12-09得票数 1
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1回答
如何用最近的方法插值大熊猫的布尔值？以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'b': np.random.rand(10) > 0.5})
df2 = df.iloc[[2,5,6,8]]
df2.reindex(df.index).interpolate('nearest')
产生一个错误：
TypeError: Cannot interpolate with all NaNs.
浏览 2提问于2016-12-16得票数 1
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我有4个Excel文件，必须合并到一个Excel文件中。包含ID、首字母、年龄和性别的人口统计文件。包含ID、首字母测试名称、测试日期和测试值的实验室文件。病历包含ID、姓名首字母、医疗条件、开始日期和结束日期。给药内容包括ID、首字母、药名、剂量、频率、起止日期。
有50个病人。人口统计文件包含50名患者的所有50行。其余的文件有50个患者，但由于每个患者有多个实验室测试或多个药物，所以在100到400行之间。
当我在pandas中合并时，我有重复的实体或将实体分配给错误的患者。挑战是如何做到这一点，当你有一个病人开了比实验室测试更多的药物时，实验室测试应该用空格替换重复的。
这是一个简短的
浏览 14提问于2017-01-20得票数 0
2回答
我有以下数据集： **Fruit Animal Color City**
Apple Dog Yellow Paris
Apple Dog Blue Paris
Orange Dog Green Paris
Grape Dog Pink Paris
Orange Dog Grey NY
Peach Dog Purple Rome 我想使用pandas删除每一列(而不是整行)中的重复数据。 输出示例： **Fruit
浏览 7提问于2020-06-17得票数 2
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1回答
考虑下面的pandas.Series
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([np.nan, 1, 1, np.nan])
s
0 NaN
1 1.0
2 1.0
3 NaN
dtype: float64
我只想使用内置的set函数在这个特定系列中找到唯一的值：
unqs = set(s)
unqs
{nan, 1.0, nan}
为什么结果集中存在重复的NaNs？使用类似的函数(pandas.unique)不会产生这个结果，那么这里有什么区别呢？
pd.unique(s)
array([ nan,
浏览 3提问于2017-12-18得票数 0
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我有一个DF，它有两个感兴趣的日期，看起来有点像：
LIST_DATE END_DATE
2000-04-18 2000-05-17 00:00:00
2000-05-18 2000-09-18 00:00:00
2000-04-18 2001-06-07 00:00:00
我按月份创建了一个周期索引表"montot“，该表目前只有月份和年份索引。
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
freq: M
[1999-01, ..., 2013-07]
我想要做的是，对于第二个表中的每个
浏览 1提问于2013-09-12得票数 4
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import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
a = pd.DataFrame({'A':[100,102,101,99],'B':[1789,1890,1700,1980]})
b = pd.DataFrame({'A':[100,102,104,105],'B':[1230,1890,1700,1980]})
da = dd.from_pandas(a, npartitions=2)
db = dd.from_pandas(b, npartitions=2)
da = d
浏览 6提问于2017-11-03得票数 0
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我试图将两个面板与重复的Items (但不同的major_axes)连接在一起，而不必实际地重复项目.
为了说明我的意思：
# create data
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3], 'B' : [2, 5, 6]}, index={0, 1, 2})
df2 = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3], 'B' : [2, 5, 6]}, index={3, 4, 5})
df3 = pd.DataFrame({'A&#
浏览 0提问于2016-01-07得票数 1
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在使用drop_duplicates()方法时，我减少了重复项，但也将所有NaNs合并到一个条目中。如何在保留具有空项(如np.nan, None or '')的行的同时删除重复项？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col':['one','two',np.nan,np.nan,np.nan,'two','two']})
Out[]:
col
0 one
1 two
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 two
6 two
浏览 1提问于2014-05-07得票数 20
短解释
如果数据中有重复的列名，请确保在读取文件时重命名一列。
如果您的数据中有NaN等，请删除这些。
然后使用下面正确的答案进行合并。
可能是个很简单的问题。
我使用pandas.read_csv()阅读了两个数据集。
我的数据在两个独立的csv中。
使用以下代码：
import mibian
import pandas as pd
underlying = pd.read_csv("txt1.csv", names=['dt1','price']);
options =
浏览 3提问于2014-04-17得票数 4
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1回答
我是Python的新手，在使用pandas对一些数据重新采样时，我遇到了一个棘手的问题。
当我想对时间序列数据进行重采样时，应用算术平均函数是非常简单的。
例如：
假设ts是分钟频率的时间序列数据(在pandas中，它被封装在一个带有DatetimeIndex的pandas.Series对象中)。
要获得每组5分钟时段的算术平均值，方法很简单：
ts.resample('5min', how='mean')
但是，我如何用这种方式计算几何平均值呢？是否有类似上述的简单解决方案，例如：
ts.resample('5min', how='gm
浏览 1提问于2013-10-08得票数 0
3回答
与熊猫合并后设定指数？
、、、、
执行以下合并
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5, 10), index=range(10, 15), name='score')
df = pd.DataFrame({'id': (11, 13), 'value': ('a', 'b')})
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id')
这一数据框架的结果：
score id value
NaN
浏览 6提问于2019-12-11得票数 5
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3回答
我在合并重复列方面有问题(有点问题)。它似乎适用于较早版本的Pandas/Python (不确定罪魁祸首是什么)，但不适用于最新版本。
基本上，我有一个混合值的数据格式，其中列名称是重复的。这些值要么是int、string，要么是nan。对于每个重复的列名，所有的非nan值都是相同的，因此在理论上max()应该能做到这一点。
说我有数据中心：
col1 col1 col2 col2 col3
0 Foo nan nan Bar Baz
1 nan nan Bar Bar nan
2 0 nan 1 nan 1
浏览 0提问于2018-07-26得票数 1
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4回答
如何用NAs替换前导零？假设我有以下示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'c1': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0], 'c2': [1.0, 1.0, 1.0, 0.0]})
目标是取得以下结果：
c1 c2
NA 1.0
NA 1.0
1.0 1.0
0.0 0.0
但是，执行以下操作将无法工作，因为它将取代所有，而不仅仅是前导零：
df[np.abs(df) < 1e-50] = np.nan
浏览 2提问于2022-02-08得票数 2
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1回答
我有2个sas数据集，我使用SET语句将它们通过键列组合成一个新的数据集。以下是数据的外观(注意：'.‘)是缺失或空值)
data1 data2
ID X Y ID X Z
01 12 11 01 . 4
02 15 . 03 17 6
03 18 .
data combine;
set data1 data2;
by id;
run;
输出数据集“组合”的结果如下：
combine
ID X Y Z
01 12 11 .
01 . . 4
02 15 . .
03 17 . 6
浏览 2提问于2021-03-24得票数 1
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3回答
在Pandas df中，我尝试跨多个列放置重复项。每行的大量数据是NaN。
这只是一个例子，数据好坏参半，所以存在许多不同的组合。
df.drop_duplicates()
IDnum name formNumber
1 NaN AP GROUP 028-11964
2 1364615.0 AP GROUP NaN
3 NaN AP GROUP NaN
充满希望的输出：
IDnum name formNumber
1
浏览 0提问于2018-07-07得票数 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([
[-0.532681, 'foo sai', 0],
[1.490752, 'bar', 1],
[-1.387326, 'foo-', '-'],
[0.814772, 'baz', ' - '],
[-0.222552, ' -', ' -'],
[-1.176781, 'q
浏览 4提问于2020-09-15得票数 5
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2回答
我试图在下面的数据帧中使用values列的元素作为字典中的键。
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...: rng = pd.date_range('2021-06-01', periods=4)
...: values = [1, -1, 0, np.nan]
...: df = pd.DataFrame(values, index=rng, columns=['values'])
In [2]: df
Out[2]:
values
2021
浏览 1提问于2021-06-07得票数 2
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3回答
我正在合并两个csv文件，并试图从实体列中删除一个逗号，该逗号存在于两个csv中。尽管脚本运行良好，并且不会炸掉逗号，但逗号仍然会出现在单个csvs和合并的csvs中。如何从列中删除逗号？
import pandas as pd
first = pd.read_csv('C:/Users/first csv.csv')
first['project_id'] = 1
first['Entity'] = first['Entity'].map(lambda x: x.lstrip(','))
second = p
浏览 8提问于2017-01-24得票数 0
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我有一个空数据，如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
我有另一个数据格式：
df1 =
A D B
20181010 12 13
20181010 14 13
20181010 5 13
20181010 7 13
我希望用来自df1的数据填充df，以获得另一个数据，如下所示：
A B C D
20181010 13 NaN
浏览 0提问于2018-10-09得票数 0
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问题:我试图将csv读入到包含不同列大小的数据的pandas数据帧中。
示例说明(&D)：
Code:
df = pd.read_csv(input, error_bad_lines=False)
input:
ID, Time, Val
15, 18:00:01, 4
15, 18:00:02, 6
15, 18:00:03, 5
ID, Time, Val1, Val2
16 18:00:03, 1, 43
ID, Time, Val
15, 18:00:04, 8
并且这种模式在整个文件中都会继续。最初，我在考虑丢弃额外的列，因为read_csv选项抛出和错误，并且没有读取它
浏览 0提问于2017-06-04得票数 1
我正在处理pandas数据帧中的一列，我希望将其展平为列。问题是一些列是单个字典，而其他列是字典列表。 例如，列中单元格中的数组可能如下所示： {'a'：'x'，'b'：'y'，'c'：'z'} 或者像这样： {'a'：'x'，'b'：'y'，'c'：'z'}，{'a'：'d'，'b'：'e'，'c'：'f'
浏览 1提问于2019-06-15得票数 2
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